文：陳澤琪／圖：前進新大陸。歡迎關注前進新大陸粉絲專頁。

推薦系統（Recommendation System）又常被稱為數位科技上「千人千面」的服務。系統通過發掘使用者的行為，找出用戶的個性化需求，從而將長尾目標物（商品、影片、資訊等）準確推薦給需要它的使用者，為使用者提供個性化服務。

TikTok的個性推薦能達到以下三大目標：

能按用戶收看的喜好，找到自己感興趣的內容

當你第一次開啟抖音，還不熟悉這款APP，這時抖音首頁上的影片已經開始播放，你順勢收看了這則影片。於此同時，抖音已經開始悄悄的記錄你的興趣、愛好，每當你按一次愛心，或是播完一個視頻、轉發，都會被抖音設定的算法貼上一個標籤，匯入大數據庫中，經由不斷數字累積、精準分析，抖音會越來越了解你的喜好，根據標籤做出最符合你喜好、最個性化的影片推送──這就是讓人覺得片片精彩，讓人一片接一片看得欲罷不能的「個性化推薦」。

為優質創作者、商家找到合適的目標族群做吸粉增長

對抖音的創作者、或商家，需要系統的配對與幫忙吸引粉絲。抖音的個性推薦能夠精準定位創作者，品牌商家等，透過平台吸引目標族群，並再持續不斷拍攝符合定位類型的影片，自能讓粉絲持續增長。有名的案例包括：大陸以母嬰達人李丹陽，做為浙大醫學碩士的她，透過專業知識2015年經營微信公眾號打響「年糕媽媽」的名號，成為0～6歲的中國寶寶和母親的媒體產品、教育產品、與發展優選電商等服務。後續經營母嬰育兒視頻自媒體「年糕媽媽」抖音號，至2020年10月積累超過801.9萬粉絲，並獲得抖音黃V的認證，並於抖音經營電商，其商品櫥窗超過141件商品。

有助於平台形成良性循環的生態圈

抖音算法機制能透過數據針對用戶的喜好進行有效的內容推送，提高用戶使用平台的經驗，以吸引用戶留存；而留住用戶的同時，也能促發用戶成為創作生產者（消費者成為生產者），創作生產者也成為用戶（生產者成為消費者）的良性循環的生態圈。

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